Nach einer Interviewrunde hat das Team dutzende Beobachtungen und verschiedene widersprüchliche Erklärungen parat. Eine Researcherin sieht ein Vertrauensproblem, ein anderer ein Problem mit dem Timing, und eine dritte Person kehrt immer wieder zu einem Detail zurück, das sonst niemand notiert hat. Affinity Mapping gibt diesen Interpretationen eine greifbare Basis, indem einzelne Notizen anhand ihrer Zusammenhänge in Gruppen angeordnet werden.
Die Methode – auch Affinity Diagramming genannt – hilft dabei, Research-Material oder Ideen zu strukturieren und mögliche Muster zu erkennen. Bei der Synthese von Research sollten die Notizen immer mit ihren Quellen verknüpft bleiben. Das Sortieren ist ein analytisches Hilfsmittel, kein Beweis dafür, dass eine Erkenntnis wahr wird, bloß weil sich genug Leute auf eine Überschrift einigen.
Macht die Notizen verständlich, bevor ihr sie gruppiert
Eine brauchbare Notiz enthält eine konkrete Beobachtung und genügend Kontext, um sie nachvollziehen zu können. „Datenschutzbedenken“ lässt sich schwer bewerten. „Person 4 hat den Zugriff auf Kontakte verweigert, weil das Smartphone mit dem Partner geteilt wird“ liefert dem Team hingegen ein Verhalten, eine Erklärung und eine Quelle, zu der man zurückkehren kann.
Haltet verschiedene Arten von Material klar voneinander unterscheidbar. Ein Zitat, eine beobachtete Handlung, die Interpretation eines Researchers und ein Lösungsvorschlag können alle relevant sein. Wenn man sie jedoch ohne Kennzeichnung vermischt, wirken Spekulationen schnell wie echte Aussagen von Teilnehmenden. Nutzt IDs für Teilnehmende statt unnötiger personenbezogener Daten und behaltet – wo passend – Links zur jeweiligen Session bei.
Der Leitfaden der Nielsen Norman Group zu Affinity Diagramming beschreibt, wie zusammenhängendes Material gruppiert und die resultierenden Cluster benannt werden. Die Methode kann die gemeinsame Synthese gut unterstützen – aber die Qualität der Notizen entscheidet darüber, wie viel Aussagekraft beim Gruppieren erhalten bleibt.
Lasst Uneinigkeit durch das Gruppieren sichtbar werden
Startet damit, die Notizen zu lesen und anzuordnen, und sprecht erst danach über die Zusammenhänge, die ihr seht. Eine Phase des stillen Nachdenkens gibt ruhigeren Teammitgliedern Raum für eine eigene Interpretation, bevor sich die Diskussion auf eine einzige Erklärung festlegt.
Manche Notizen passen an mehrere Stellen. Andere sperren sich gegen die entstehenden Kategorien. Lasst sie sichtbar, statt krampfhaft ein ordentliches Board zu erzwingen. In einer fiktiven Studie zu einem geteilten Kalender könnte eine Notiz zum Ausblenden eines Termins sowohl Datenschutz als auch die Kontrolle über Benachrichtigungen betreffen; würde man sie nur einem Bereich zuordnen, könnte das spätere Designentscheidungen vorschnell einschränken.
Benennt Gruppen nur so konkret, wie es die Belege tatsächlich hergeben. Ein Thema wie „Benachrichtigungen“ kann eine nützliche Zwischenkategorie sein. Eine Erkenntnis wie „Nutzer*innen müssen private Erinnerungen von geteilten Terminen trennen können“ erfordert einen weiteren Interpretationsschritt, gestützt durch die Notizen und ihren ursprünglichen Kontext. Wenn man jeden Cluster gleich als gesicherte Schlussfolgerung formuliert, verschleiert das oft, welche Arbeit eigentlich noch offen ist.
Prüft das Muster anhand des Ausgangsmaterials
Zählt Quellen, wenn Zahlen eine Rolle spielen – nicht einfach nur Post-its. Zehn Notizen können von einer einzigen gesprächigen Person stammen oder aus einer Aufnahme, die jemand deutlich ausführlicher dokumentiert hat als andere. Weder die Größe eines Clusters noch die Anzahl der Stimmen sagen etwas darüber aus, wie verbreitet ein Thema in der gesamten Zielgruppe ist.
Schaut euch widersprüchliche Fälle noch einmal an und prüft, ob die Interpretation dann immer noch trägt. Vergleicht die Aussagen der Notizen mit dem gesamten Interview oder der Beobachtung, bevor ihr aus einer Gruppe eine Empfehlung ableitet. Für eine systematischere Interpretation eines gesamten Datensatzes solltet ihr euch an den Methoden der Thematischen Analyse orientieren, statt einen Workshop als Ersatz für den gesamten Prozess zu sehen.
Am Ende sollte die Map dem Team fundierte Interpretationen, offene Fragen und einen klaren Weg zurück zu den Belegen liefern. Eine Empathy Map oder Journey Map kann später helfen, Teile dieses Verständnisses zu vermitteln. Das nächste Format sollte sich jedoch immer danach richten, was erklärt werden muss – nicht nach dem Wunsch, einfach noch ein Board zu befüllen.